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AIエージェントが迷わないコードベースの設計原則
AIエージェントの生成精度はプロンプトよりもリポジトリ構造に依存する。モジュール境界・型定義・コンベンションファイルの3つの軸から設計原則を整理する。
コパイロットからエージェントへ：開発ワークフローが変わる
AIコーディングツールはコパイロットからエージェントへ移行しつつある。ワークフロー全体を自律完遂する仕組みと、MCPが果たす役割を技術的に整理する。
AIエージェントに渡す前に「設計の制約」を仕込む
AIコーディングエージェントが画面ごとに異なる実装を生成する原因は「制約の不在」にある。コンポーネントライブラリをガードレールとして機能させるプロンプト設計の考え方を解説する。
AIエージェントの「完了詐称」とMCP認証強化が示す設計課題
AIエージェントが17日間で5回「完了の幻覚」を起こした事例と、MCPへのエンタープライズ認証追加から、エージェント信頼性設計の本質を整理する。
AIエージェントが同じ過ちを繰り返す理由とその対策
AIエージェントはセッションをまたいで記憶を持たない。この特性がどのような実運用上の問題を生み、MCPベースのツールがどう解決するかを解説する。
MCPとCLIはなぜ使い分けるのか：Apidog CLIの設計思想から学ぶAIエージェント統合
126個のMCPツールを作ったApidogが新たにCLIを再設計した理由から、AIエージェントを既存のAPI開発ワークフローに組み込む際の設計原則を解説します。
AIエージェントをどの業務から入れるか、8人規模で考えた
8名のスタートアップでAIエージェントをどこから入れるか。GTM視点で優先順位を整理したら、最初の一手は商談前リサーチの自動化だった。
Paseoを試した。スマホからClaude Codeを動かす未来
Claude CodeやCodexをスマホ・ターミナルから一括管理できる「Paseo」を試した。QRコードだけでペアリング完了、CLIからも操作できる設計がエンジニア的にハマった。
AIエージェント、マジで仕事を奪ってくる時代になった
AIエージェントがRPAと何が違うのか、やっと腹落ちした。製造業や航空会社の事例も出てて、議事録自動化から試してみようと思ってる。
AIエージェントの稟議、どう通すか
AIエージェントの記事を読んで、月300件の提案書作成を起点に稟議を組み立てられないか考え始めました。現場・経営陣・情シス、三方向への説明を同時に準備するのが推進部長の仕事です。
AIエージェント、8人チームへの実装を決めた理由
8人チームのSaaS CEOが、AIエージェントを今月中に3業務へ導入すると決めた理由と、その優先順位を率直に語る。
AIエージェントをマーケ業務に入れてみた話
ChatGPTで止まっていた効率化の壁。AIエージェントをマーケ業務に当てはめると、週次レポートの自動化だけで月10時間以上が返ってくる計算になる。